Совершенствование политики краткосрочного кредитования коммерческого банка в условиях структурной трансформации и высокой ключевой ставки ЦБ РФ (2023–2025 гг.)

метки: Кредит, Ставка, Кредитный, Краткосрочный, Факторинг, Ликвидность, Оценка, Расход

Удорожание краткосрочных кредитов для нефинансовых организаций (НО) достигло 24,0% (средневзвешенная ставка по кредитам до года) в декабре 2024 года, что является максимальным значением в период ужесточения денежно-кредитной политики. Этот факт не просто констатирует, а кристаллизует основную проблему, стоящую перед коммерческими банками и их клиентами.

Если в относительно стабильные периоды банковская политика краткосрочного кредитования строилась на принципах ликвидности и минимизации операционных издержек, то в 2024–2025 годах, на фоне длительного периода экстремально высокой ключевой ставки Центрального банка РФ (до 21% на конец 2024 года), правила игры кардинально изменились. Средневзвешенная ставка по краткосрочным кредитам для нефинансовых организаций, достигающая 24,0%, превратила традиционное краткосрочное кредитование из доступного инструмента операционного финансирования в дорогостоящий, высокорисковый актив. В этой новой реальности перед коммерческими банками стоит критическая задача: не просто управлять кредитным портфелем, а радикально пересматривать свою политику, интегрируя инновационные технологии оценки риска и диверсифицируя продуктовую линейку в сторону менее капиталоемких и более безопасных инструментов. Настоящее исследование направлено на разработку актуальных и экономически обоснованных направлений совершенствования политики краткосрочного кредитования, адаптированных к условиям структурной трансформации российской экономики и жесткого регуляторного контроля 2023–2025 годов.

Теоретико-методологические основы формирования политики краткосрочного кредитования

Актуальность исследования обусловлена необходимостью адаптации банковского сектора к беспрецедентным макроэкономическим шокам и ужесточению денежно-кредитной политики. Цель работы заключается в разработке целостной, риск-ориентированной методологии совершенствования кредитной политики, способной обеспечить устойчивость процентной маржи и снижение кредитного риска в условиях дорогого фондирования. Достижение этой цели требует комплексного анализа теоретических основ, критической оценки текущей рыночной практики и проектирования инновационных решений, причем игнорирование этих шагов неизбежно приведет к сжатию кредитного спреда и росту проблемной задолженности.

Отчет о производственной практике в ПАО «Московский кредитный ...

... денежно-кредитной политики Банка России и резкий рост ключевой ставки во второй половине 2024 года привели к отрицательной переоценке рыночного портфеля Банка, что ... кредитование: Значительный объем операций обратного РЕПО, характерный для крупных универсальных банков, подчеркивает активное управление ликвидностью и участие Банка в денежном рынке. Отраслевая диверсификация корпоративного кредитного ...

Сущность и классификация краткосрочного кредитования юридических лиц и МСБ

Краткосрочный кредит, согласно банковской практике и регуляторной классификации ЦБ РФ, определяется как задолженность, срок погашения которой не превышает одного года (до 365 дней).

Его фундаментальное назначение — финансирование текущей операционной деятельности заемщика, устранение кассовых разрывов и пополнение оборотного капитала.

В современной российской практике, особенно в сегменте малого и среднего бизнеса (МСБ), выделяются следующие ключевые формы краткосрочного кредитования:

Форма кредита	Назначение и характеристика	Регуляторная специфика (2024–2025 гг.)
Овердрафт	Предоставление возможности дебетового сальдо по расчетному счету. Используется для оперативного покрытия нехватки ликвидности. Срок, как правило, до 30–60 дней.	Высоколиквидный инструмент, но его риски требуют особого внимания при расчете норматива ликвидности (ННКЛ).
Кредитная линия	Предоставление права заемщику получать и использовать средства в пределах установленного лимита в течение определенного срока. Может быть возобновляемой (револьверной) или невозобновляемой.	Позволяет банку гибко управлять лимитами, при этом ставки чувствительны к изменениям ключевой ставки ЦБ РФ.
Вексельный кредит	Выдача кредита под залог векселей или учет векселей (дисконт). Используется для финансирования торговых операций.	Требует высокой экспертизы в оценке надежности векселедателя и индоссантов, менее распространен в сегменте микробизнеса.
Кредиты на пополнение оборотных средств	Целевые кредиты для закупки сырья, материалов, оплаты текущих расходов.	Срок четко ограничен 1 годом; имеет тенденцию к замещению факторингом в условиях дорогого кредита.

Макроэкономические и регуляторные факторы, формирующие кредитную политику (2023-2025 гг.)

Кредитная политика коммерческих банков в анализируемый период (2023–2025 гг.) формируется под давлением двух ключевых сил: макроэкономических факторов (высокая инфляция, структурная трансформация, геополитическая неопределенность) и жесткой регуляторной политики ЦБ РФ.

1. Влияние Ключевой Ставки (ДКП)

Ключевая ставка ЦБ РФ стала основным детерминантом стоимости фондирования. В 2024 году, в целях борьбы с инфляцией, ЦБ РФ довел ставку до исторического максимума в 21% (установленного 28 октября 2024 года).

• Последствия для банков: Прямое повышение стоимости ресурсов, привлекаемых банками, что ведет к резкому росту ставок по краткосрочным кредитам. Средневзвешенная ставка для НО до года достигла 24,0% в декабре 2024 года. Это привело к сжатию кредитного спреда, поскольку банки не всегда могут полностью переложить рост стоимости фондирования на заемщика из-за снижения его платежеспособности.
• Последствия для заемщиков: Удорожание кредитов вызвало резкое падение спроса на инвестиционные кредиты и переориентацию бизнеса на минимальное операционное финансирование. Предприятия вынуждены искать альтернативные, более дешевые источники (например, факторинг).

2. Ужесточение Макропруденциального Регулирования

Центральный банк активно использует макропруденциальные надбавки для ограничения системных рисков.

• Ограничение потребкредитования: С 1 сентября 2023 года были ужесточены макропруденциальные надбавки к коэффициентам риска по необеспеченным потребительским кредитам. Надбавки были распространены на кредиты с Полной Стоимостью Кредита (ПСК) от 25% (ранее 35%) и для заемщиков с Показателем Долговой Нагрузки (ПДН) от 50% (ранее 80%).

  Эти меры, хотя и направлены на физлиц, косвенно влияют на МСБ, так как микробизнес часто использует личные активы для обеспечения займов.

• Временная либерализация: В качестве компенсаторной меры в I квартале 2025 года ЦБ РФ временно отменил ограничение ПСК для банков по потребительским кредитам, что дало банкам возможность гибче реагировать на стоимость фондирования, но также может увеличить риски закредитованности.

3. Переход на Национальный Норматив Краткосрочной Ликвидности (ННКЛ)

С 30 октября 2025 года системно значимые кредитные организации (СЗКО) переходят на соблюдение ННКЛ вместо Базельского норматива (LCR).

Значение ННКЛ состоит в том, что он более точно учитывает специфику российского рынка, включая особенности российских высоколиквидных активов (ВЛА) и инструменты ЦБ РФ (например, безотзывные кредитные линии).

Этот переход требует от банков пересмотра структуры краткосрочных активов и пассивов, влияя на то, какие именно кредитные продукты (с точки зрения срочности и ликвидности) будут наиболее привлекательны для банка для соблюдения норматива. В частности, это может повысить спрос банков на инструменты с более коротким сроком погашения и высоким уровнем обеспечения.

Анализ текущей практики краткосрочного кредитования и оценка кредитного риска в выбранном банке/сегменте

Проведение глубокого анализа текущей практики кредитования МСБ в условиях 2023–2025 годов выявляет критические тенденции: замедление роста портфеля, изменение его структуры в пользу долгосрочных кредитов (заключенных до периода высокой ставки) и рост просроченной задолженности, что требует немедленной корректировки методологии оценки риска.

Структура и динамика портфеля краткосрочных кредитов (до 1 года)

Анализ статистики ЦБ РФ по кредитованию нефинансовых организаций и МСБ за последние три года демонстрирует явный структурный сдвиг.

Показатель	2023 г.	2024 г.	Прогноз 2025 г.	Динамика 2023-2025
Общая задолженность ЮЛ и ИП (трлн руб.)	~72,2	~77,5	79,7 (на 01.09.2025)	Рост
Годовой темп прироста портфеля МСБ	29%	17%	13%	Замедление
Доля кредитов сроком свыше 1 года в портфеле МСБ	55%	64%	—	Рост
Доля краткосрочных кредитов (до 1 года) в портфеле МСБ	45%	36%	—	Снижение
Средний размер выданного кредита МСБ (млн руб.)	6,3	5,2 (декабрь 2024 г.)	—	Снижение на 17,3%

Ключевые выводы из динамики:

1. Замедление роста: Темпы прироста портфеля МСБ замедлились с 29% в 2023 году до прогнозируемых 13% в 2025 году. Это прямое следствие ужесточения ДКП: высокая ставка делает кредиты экономически невыгодными для многих проектов, особенно в сегменте краткосрочного финансирования оборота.
2. Сдвиг в структуре: Резкое снижение доли краткосрочных кредитов (до 36% на конец 2023 года) и среднего размера кредита (на 17,3%) свидетельствует о том, что спрос на дорогостоящее краткосрочное фондирование сжимается. Банки предпочитают заключать долгосрочные кредиты (зачастую с плавающей ставкой или с государственной субсидией), которые, хотя и имеют более высокий риск, обеспечивают предсказуемую доходность на длинном горизонте, или же фокусируются на микрозаймах для покрытия операционных разрывов.
3. Переориентация спроса: Снижение среднего чека указывает на то, что краткосрочное кредитование используется преимущественно для покрытия минимальных операционных потребностей, а не для существенного пополнения оборотного капитала, что характерно для периода стагнации инвестиционной активности.

В условиях, когда традиционные методы анализа перестают работать, разве может банк позволить себе полагаться исключительно на исторические данные?

Современные методы оценки кредитного риска краткосрочных операций

Традиционные методы оценки кредитоспособности (анализ финансовых коэффициентов — ликвидность, платежеспособность, финансовый рычаг) становятся недостаточными для оценки краткосрочных рисков в условиях высокой волатильности рынка. Банки вынуждены переходить к гибридным, высокотехнологичным моделям.

Внедрение AI-скоринга и Big Data

В анализируемый период произошла технологическая революция в оценке кредитного риска. Согласно данным, более 95% российских финансовых компаний задействуют ИИ в своей работе.

• Принцип Гибридного Скоринга: Современный AI-скоринг для юридических лиц и МСБ не заменяет, а дополняет традиционный финансовый анализ. Искусственный интеллект обрабатывает неструктурированные и нефинансовые данные, которые невозможно учесть классическими методами:
  • Транзакционный анализ: Частота и объем операций по счетам, скорость расчетов с контрагентами.
  • Цифровой след: Поведение компании в сети, активность в социальных сетях, качество корпоративного веб-сайта, наличие и качество публичных отзывов.
  • Отраслевые индикаторы: Сравнение показателей компании с усредненными данными по отрасли в реальном времени.
• Эффективность: Крупные участники рынка (например, Сбербанк, Тинькофф) сообщают, что AI-скоринг используется для принятия более 80–90% решений по кредитам малому и микробизнесу. Это обеспечивает не только снижение операционных издержек и увеличение скорости принятия решения (до нескольких минут), но и значительно повышает точность прогнозирования дефолта, что критически важно для краткосрочных, высокорисковых операций.

Анализ проблемных зон и просроченной задолженности (NPL)

Высокая стоимость фондирования и замедление экономической активности неизбежно привели к ухудшению качества кредитного портфеля, особенно в сегменте МСБ.

1. Рост Просроченной Задолженности (NPL)

Объем просроченной задолженности в сегменте МСБ вырос на 15% в 2023 году, достигнув 620 млрд рублей. В 2024 году темпы прироста числа кредитов с просрочкой ускорились, показав рост на 77,5% за год. Это свидетельствует о структурных проблемах платежеспособности заемщиков.

2. Причины Ухудшения Качества Портфеля

• Высокая Стоимость Обслуживания Долга: При средневзвешенной ставке 24,0% и выше, обслуживание краткосрочного долга становится непосильным бременем для многих предприятий, работающих с небольшой рентабельностью. Это особенно касается компаний с высокой долей переменной ставки в кредитном портфеле.
• Снижение Оборотного Капитала: Удорожание ресурсов заставляет компании сокращать объемы закупок и производства, что замедляет оборачиваемость активов и снижает способность генерировать денежный поток для погашения краткосрочных обязательств.

3. Решения и Альтернативные Инструменты

В ответ на рост рисков и снижение спроса на традиционные кредиты, рынок активно смещается в сторону инструментов, минимизирующих кредитный риск банка:

• Факторинг: Рост рынка факторинга в 2024 году (оборот 10,5 трлн рублей, рост портфеля на 31%) указывает на то, что МСБ предпочитает продажу дебиторской задолженности, поскольку это позволяет получить немедленную ликвидность без увеличения кредитной нагрузки и без необходимости платить высокие процентные ставки.
• Гарантийная поддержка: Увеличение портфеля поручительств (рост в 3 раза за 4 года) свидетельствует о переходе государства и банков от прямого субсидирования ставок к механизмам снижения риска через гарантии, что делает кредиты более доступными для банков, снижая требования к капиталу по Базелю III.

Разработка инновационных направлений совершенствования политики краткосрочного кредитования

Совершенствование кредитной политики в 2025 году должно быть направлено на повышение риск-скорректированной доходности (RAROC), снижение операционных издержек и интеграцию банка в цепочки альтернативного финансирования.

Стратегия продуктовой диверсификации: Интеграция альтернативного финансирования

В условиях, когда традиционный краткосрочный кредит со ставкой 24,0% и выше становится неконкурентоспособным, банк должен сместить акцент на продукты, обеспечивающие снижение кредитного риска и более эффективное использование капитала.

1. Фокус на Факторинге и Торговом Финансировании

Необходимо стратегически переориентировать отдел краткосрочного кредитования на развитие факторинговых продуктов, особенно для сегмента МСБ.

• Преимущества факторинга для банка: Операции факторинга (особенно с регрессом) имеют более низкий кредитный риск, так как задолженность обеспечена правами требования к крупным, устойчивым дебиторам.
• Рыночная конъюнктура: Совокупный оборот рынка факторинга в 2024 году достиг 10,5 трлн рублей, при этом факторинговый портфель в сегменте МСП показал годовой рост 30% (до 145 млрд рублей).

  Это подтверждает высокий потенциал данного направления.

• Предложение: Создание специализированного «Цифрового Факторинга» с минимальным сроком рассмотрения (до 24 часов) и ставками, привязанными к кредитному рейтингу дебитора (а не только поставщика).

2. Усиление Гарантийной Поддержки

Банк должен активно использовать программы Корпорации МСП и региональных фондов для предоставления кредитов под частичное поручительство. Это позволяет банку снижать коэффициент риска по кредиту (в соответствии с Положениями ЦБ РФ), высвобождая капитал и увеличивая лимит на выдачу кредитов, что критически важно в условиях жесткого регуляторного контроля.

Совершенствование скоринговых моделей на базе AI для краткосрочного кредитования

Для повышения точности оценки операционного риска (ключевого для краткосрочных кредитов) необходимо разработать предложения по совершенствованию AI-скоринга.

1. Интеграция Нефинансовых и Транзакционных Данных

Текущие AI-модели могут быть недостаточно чувствительны к внезапным операционным шокам. Предлагается внедрить следующие слои данных в скоринг:

• Предиктивный анализ денежных потоков: Использование машинного обучения для прогнозирования потенциальных кассовых разрывов заемщика на горизонте 30–60 дней на основе анализа регулярности и сезон��ости транзакций.
• Оценка лояльности контрагентов: Анализ скорости и частоты оплаты счетов основными дебиторами и кредиторами. Задержки в оплате счетов, даже если они не привели к просрочке в банке, могут служить ранним сигналом ухудшения ликвидности.

2. Моделирование Стресс-Сценариев (ЦБ РФ)

AI-скоринг должен включать элементы моделирования, основанные на стресс-сценариях ЦБ РФ (например, повышение ключевой ставки до 25% или резкое падение спроса в отрасли).

Это позволит оценить, как резко возрастает кредитный риск в краткосрочном периоде при ухудшении макроэкономической конъюнктуры, и своевременно корректировать лимиты овердрафта.

Оптимизация ценовой политики и условий кредитования

Высокий уровень средней ставки (24,0%) требует перехода к более гибким механизмам ценообразования.

1. Риск-Ориентированное Ценообразование на Базе RAROC

Цена краткосрочного кредита должна быть прямо привязана к риск-ориентированной доходности (RAROC), а не только к стоимости фондирования (Ключевая ставка + премия).

Для каждой категории заемщиков (определенной AI-скорингом) устанавливается минимальный кредитный спред, обеспечивающий требуемый уровень RAROC.

2. Снижение Операционных Издержек

Чем выше операционные издержки (оформление, оценка залога, сопровождение), тем выше должна быть процентная ставка для достижения целевой NIM. Переход на полностью цифровые процессы оформления краткосрочных кредитов (за счет AI-скоринга и электронной документации) позволяет сократить операционные расходы на 15–20% и, соответственно, снизить эффективную ставку для клиента, сохраняя при этом целевой кредитный спред банка.

Методика расчета экономической эффективности предлагаемых мер

Оценка эффективности предлагаемых направлений совершенствования политики кредитования должна проводиться не только через призму роста прибыли, но и с обязательным учетом кредитного риска, что требует применения риск-ориентированных показателей.

Применение показателя RAROC для оценки кредитной операции

Ключевым показателем для обоснования целесообразности кредитной политики является Доходность с Поправкой на Риск (Risk-Adjusted Return on Capital, RAROC).

Этот показатель позволяет оценить, насколько прибыльна та или иная кредитная операция, учитывая объем капитала, который банк вынужден резервировать для покрытия потенциальных потерь (экономический капитал).

Упрощенная методика расчета RAROC:


RAROC = (Доходы - Операционные расходы - Ожидаемые потери) / Экономический капитал


Где:

• Доходы — Процентный доход от кредита.
• Операционные расходы — Затраты на выдачу и обслуживание кредита.
• Ожидаемые потери (ОП) — Рассчитываются как произведение вероятности дефолта (ВД), доли потерь при дефолте (ДПД) и суммы под риском (СПР).

  ОП = ВД · ДПД · СПР.

• Экономический капитал (ЭК) — Капитал, необходимый для покрытия неожиданных потерь с заданным уровнем доверия (например, 99,9%).

Применение в контексте совершенствования:

Предположим, банк внедряет AI-скоринг, что позволяет снизить Вероятность Дефолта (ВД) по новому портфелю краткосрочных кредитов с ВД₀ (традиционная модель) до ВД₁ (AI-модель), а также снижает операционные расходы (Опер. Расходы) за счет цифровизации.

Сравнение RAROC «до» и «после» внедрения:

1. RAROC₀ (Традиционная политика):
   
RAROC0 = (Доходы0 - Опер. Расходы0 - (ВД0 · ДПД · СПР)) / ЭК0

2. RAROC₁ (Политика с AI):
   
RAROC1 = (Доходы1 - Опер. Расходы1 - (ВД1 · ДПД · СПР)) / ЭК1


Если RAROC₁ > RAROC_{целевой} (целевой показатель доходности), то предложение по совершенствованию (внедрение AI, снижение Опер. расходов) считается экономически эффективным. Для краткосрочных кредитов, где риски ликвидности и внезапного дефолта высоки, показатель RAROC является более точным критерием, чем простая чистая процентная маржа (NIM).

Расчет прогнозируемого экономического эффекта от внедрения предложений

Экономический эффект от предлагаемых мер (переход на факторинг, внедрение AI-скоринга, оптимизация ценообразования) рассчитывается через прогнозные изменения ключевых финансовых показателей.

1. Прогнозируемый Рост Чистой Процентной Маржи (NIM)

NIM показывает эффективность управления активами и пассивами. В условиях высокой ставки ЦБ, NIM находится под давлением.


NIM = (Процентный доход - Процентный расход) / Средние активы с процентным доходом


Эффект:

• Снижение операционных расходов (за счет цифровизации) увеличивает NIM.
• Смещение портфеля в сторону факторинга (который может иметь более высокий спред, хотя и более низкий риск) стабилизирует NIM.

2. Снижение Уровня Просроченной Задолженности (NPL)

Наиболее прямой и измеряемый эффект от внедрения продвинутого AI-скоринга и перехода на факторинг — снижение объема просрочки.

• Прогнозируемый эффект: Если по данным аналитического отдела, новый AI-скоринг снижает уровень ВД на 1 п.п. (например, с 5% до 4%) по вновь выдаваемым краткосрочным кредитам, это приводит к снижению объема ожидаемых потерь (ОП) и, соответственно, к снижению необходимого резервирования по Положению ЦБ РФ.
• Денежное выражение: Снижение резервов на покрытие потерь напрямую увеличивает прибыль до налогообложения. Если объем краткосрочного портфеля составляет 5 млрд руб., снижение ВД на 1% (при ДПД=50%) экономит банку 25 млн руб. на резервах.

3. Анализ Безубыточности (Break-Even Analysis) Новых Продуктов

Для обоснования введения факторинга или кредитов под госгарантии необходимо рассчитать точку безубыточности (ТБУ), то есть минимальный объем нового портфеля, который должен быть сформирован, чтобы покрыть стартовые инвестиции в IT-инфраструктуру и операционные расходы.


ТБУ = Постоянные расходы / Маржинальный доход на единицу продукта


Такой комплексный подход, основанный на метриках NIM, NPL и RAROC, обеспечивает финансовую обоснованность всех предложений по совершенствованию кредитной политики.

Заключение и выводы

Проведенное исследование подтверждает, что политика краткосрочного кредитования коммерческого банка в период 2023–2025 годов находится в фазе критической трансформации, вызванной экстремально высокой ключевой ставкой ЦБ РФ (до 21%) и сопутствующим удорожанием кредитов (средневзвешенная ставка 24,0%).

Цель работы по разработке актуальных и экономически обоснованных направлений совершенствования была достигнута через системный анализ макроэкономических факторов, диагностику проблем кредитного портфеля и проектирование риск-ориентированных решений.

Ключевые выводы исследования:

1. Макроэкономический шок и регуляторное давление привели к замедлению темпов прироста портфеля МСБ (с 29% до 13% прогноза на 2025 г.) и резкому снижению доли краткосрочных кредитов (до 36%), что отражает сжатие спроса на дорогое операционное финансирование.
2. Традиционные методы оценки кредитного риска устарели. Для сохранения конкурентоспособности и снижения кредитных потерь (рост просрочки NPL на 15% в 2023 г.) необходим переход к гибридному скорингу, который интегрирует Big Data и AI/Machine Learning. Это позволяет обрабатывать нефинансовые данные и повышать точность прогнозирования дефолта, что критически важно для краткосрочных операций.
3. Необходимость продуктовой диверсификации: В условиях дорогого кредита банк должен стратегически сместить акцент на альтернативные инструменты. Феноменальный рост рынка факторинга (оборот 10,5 трлн руб., рост портфеля 31%) доказывает, что данный инструмент является ключевым конкурентом краткосрочному кредиту и должен быть интегрирован в продуктовую линейку банка как менее рисковый и более привлекательный для МСБ.
4. Экономическая эффективность должна измеряться RAROC. Обоснование предлагаемых мер (цифровизация, смещение акцентов на факторинг) должно строиться на показателе RAROC (Доходность с Поправкой на Риск), который обеспечивает финансовую целесообразность, учитывая снижение ожидаемых потерь и экономию на операционных расходах.

Рекомендации по дальнейшему исследованию:

• Провести детальное эконометрическое моделирование влияния внедрения AI-скоринга на показатель ВД (Probability of Default) в конкретном сегменте кредитного портфеля МСБ.
• Разработать детализированную финансовую модель перехода на Национальный норматив краткосрочной ликвидности (ННКЛ) для СЗКО, оценив, как этот переход повлияет на оптимальный состав краткосрочных активов и пассивов банка.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 2 декабря 1991 №395-1 «О банках и банковской деятельности».
2. Инструкция Центрального банка России от 16 января 2004 №110-И «Об обязательных нормативах банков».
3. Положение Банка России от 31 августа 1998 №54-П «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)».
4. Бухгалтерский баланс // Центр Азии, Кызыл, №10, 2005.
5. Бухгалтерский баланс // Тувинская правда, Кызыл, №454, 2006.
6. План счетов бухгалтерского учета кредитных организаций. Москва: Омега-Л, 2004. 56 с.
7. Банковское дело: Учебник / под ред. Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. 5-е изд., перераб. и доп. Москва: Финансы и статистика, 2003. 592 с.
8. Банковское дело: Учебник / под ред. О.И. Лаврушина. 2-е изд. Перераб. и доп. Москва: Финансы и статистика, 2003. 672 с.
9. Банковское дело: Учебник для проф. образования / О.И. Семибратова. Москва: Издательский центр «Академия», 2003. 224 с.
10. Банки и банковское дело / под ред. И.Т. Балабанова. Санкт-Петербург: Питер, 2003. 304 с. (Серия «Учебники для ВУЗов»).
11. Банковское дело: Учебник / под ред. О.И. Лаврушина. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: Финансы и статистика, 2000.
12. Деньги, кредит, банки: Учебник / под ред. О.И. Лаврушина. Москва: Финансы и статистика, 1999.
13. Банки и банковское дело: Краткий курс: Учебное пособие / под ред. И.Т. Балабанова. Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2000.
14. Панова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческого банка. Москва: Финансы и статистика, 1999.
15. Рассказов Е.А. Управление свободными ресурсами банка. Москва: Финансы и статистика, 1999.
16. Белых Л.П. Устойчивость коммерческих банков: Как банкам избежать банкротства. Москва: ЮНИТИ, 2001.
17. Иванов В.В. Анализ надежности банка. Москва: Русская деловая литература, 2000.
18. Масленчиков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке. Москва: Перспектива, 2002.
19. Новикова И.А. Финансовый менеджмент в банковском бизнесе. Новосибирск: СибАГС, 2000.
20. Лексис В. Кредит и банки. Москва: Перспектива, 2000.
21. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка. Москва: МКЦ Дис, 2001.
22. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк: Управление и операции. Москва: Все для Вас, 2002.
23. Российская банковская энциклопедия. Москва: Энциклопедическая творческая ассоциация, 1995.
24. Банковская система России. Настольная книга банкира. Кн.1-5. Москва: ТОО Инжиниринго-консалтинговая компания «ДеКА», 1995.
25. Бабичева Ю.А. Банковское дело: Справочное пособие. Москва: Экономика, 2000.
26. Лаврушина О.И. Основы банковского менеджмента: Учебное пособие. Москва: Инфра-М, 2005.
27. Кредитование юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в августе 2025 года // cbr.ru.
28. ЦБ изменит параметры безотзывной кредитной линии (БКЛ) для банков с 30 октября 2025 // cbr.ru.
29. ЦБ РФ планирует с 2025 г. поэтапно внедрять национальный норматив краткосрочной ликвидности // cbr.ru.
30. ЦБ отменяет ограничение ПСК по потребкредитам на первый квартал 2025 года // frankmedia.ru.
31. Рост просрочек по корпоративным кредитам в 2025 году вызывает обеспокоенность рынка // refinanc.ru.
32. Ключевая ставка ЦБ в 2024 году // sbercib.ru.
33. Ключевая ставка ЦБ в 2024 году: график изменений, влияние на экономику и дата следующего заседания // expobank.ru.
34. Как в 2024 году подорожали кредиты для малого и среднего бизнеса // expert.ru.
35. Ключевая ставка Центробанка РФ: на что влияет и почему меняется // vedomosti.ru.
36. Методы и система показателей, используемых при анализе кредитной политики коммерческого банка // cyberleninka.ru.
37. Современный скоринг: использование big data и machine learning // nbj.ru.
38. Об оценке эффективности кредита // vsau.ru.
39. Основыне направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2023 годи период 2024 и 2025 годов // cbr.ru.
40. Процентные ставки по кредитным и депозитным операциям кредитных организаций в рублях // cbr.ru.
41. Рынок кредитования МСБ по итогам 2024 года и прогноз на 2025-й: ставки сделаны, ставок меньше нет // raexpert.ru.
42. Финансирование МСБ как драйвер доходности банков: тренды, вызовы и решения в условиях высокой ставки // fisgroup.ru.
43. ЦБ изменит параметры безотзывной кредитной линии (БКЛ) для банков с 30 октября 2025 // frankmedia.ru.